Máster en Big Data

El Big Data consiste en un proceso que analiza e interpreta grandes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados. Sirve para que los datos almacenados de forma remota puedan ser utilizados por las empresas como base para su toma de decisiones.

Nivel de informática: Se requiere un nivel de usuario para poder aprovechar al máximo todas las herramientas que el participante tiene a su disposición para realizar las tutorías.
Recursos materiales: Los alumnos inscritos en este programa deben tener un equipo informático con conexión a Internet.

Profesionales que quieran adquirir conocimientos relativos a Big Data y sus funciones.

Entender el contexto en el que se sitúa el big data y cómo surge a través del desarrollo de diferentes soluciones para trabajar con los datos, así como conocer estas soluciones.

Aprender con qué datos se trabaja en big data y cómo se representan estos en función de la situación, el big data, los seres humanos y desde el punto de vista de las máquinas que los utilizan.

Conocer en profundidad los diferentes paradigmas de procesamiento en sistemas Big Datas y dominar las principales tecnologías y su utilización para el diseño de arquitecturas escalables adaptadas a cada proyecto.

Conocer y comprender las características y componentes básicos de los sistemas de Big Data y Business Intelligence, identificando las claves para obtener el máximo valor de los datos y su aplicación en los procesos de toma de decisiones y estrategias de gestión de los negocios, en un entorno digitalizado.

Conocer y comprender las herramientas y metodologías de análisis asociado al Big Data y los procesos de transformación Digital.

Definir los fundamentos de un sistema de gestión de seguridad de la información, identificando las características que definen el 5G y su aplicación.

Utilizar el lenguaje java en el desarrollo de proyectos de inteligencia artificial con tecnología aplicables a entornos 5G.

Conocer el valor que aporta el dato en el proceso estratégico y en la toma de decisiones de la empresa, en función de las necesidades del negocio y fuentes de información disponibles y profundizar en la herramienta SAS Visual Analytics.

MÓDULO I: BIG DATA
UD1. ANTECEDENTES, DEFINICIONES Y BASES PARA UN CORRECTO ENTENDIMIENTO
UD2. ANTECEDENTES
DEFINICIONES Y BASES DEL BIG DATA
UD3. BASES DE ESTABLECIMIENTO DEL BIG DATA
UD4. LA IMPORTANCIA DEL DATO
UD5. EL VALOR DEL DATO
UD6. PROBLEMAS QUE APARECEN EN LA RECOGIDA DE DATOS
UD7. EL PRESENTE Y FUTURO DE LOS DATOS: NORMATIVA Y APLICACIONES
UD8. ALGUNOS CONCEPTOS TÉCNICOS DE LA ANALÍTICA TRADICIONAL
UD9. ANALÍTICA TRADICIONAL VS. BIG DATA
UD10.COMPONENTES DEL BUSINESS INTELLIGENCE
UD11. HERRAMIENTAS DEL BI
UD12. REPRESENTACIÓN DE LOS DATOS
UD13. ORÍGENES DE DATOS EN BIG DATA
UD14. REPRESENTACIÓN DE DATOS
UD15. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
UD16. DEFINIENDO EL BIG DATA
UD17. TECNOLOGÍA BIG DATA
UD18. INTRODUCCIÓN A LA ANALÍTICA AVANZADA
UD19. ANALÍTICA AVANZADA: LAS PREGUNTAS NO SE RESPONDEN, SE CREAN
UD20. ANALÍTICA PREDICTIVA
UD21. ANALÍTICA PRESCRIPTIVA

MÓDULO II: ARQUITECTURA BIG DATA
UD1. BATCH PROCESSING.
UD2. STREAMING PROCESSING.
UD4. INTERACTIVE QUERY.
UD5. SISTEMAS DE COMPUTACIÓN HÍBRIDOS.
UD6. CLOUD COMPUTING.
UD7. ADMINISTRACIÓN DE SISTEMAS BIG.
UD8. VISUALIZACIÓN DE DATOS.

MÓDULO III: BIG DATA Y BUSINESS INTELLIGENCE
UD1. IDENTIFICACIÓN DE LOS FUNDAMENTOS DEL BUSINESS INTELLIGENCE (BI)
UD2. COMPRENDER EL VALOR DE LOS DATOS Y EL BUSINESS INTELLIGENCE EN UNA ORGANIZACIÓN
UD3. IDENTIFICACIÓN DE LOS FUNDAMENTOS DEL BIG DATA
UD4. ESTUDIO DEL DESARROLLO DE UNA ESTRATEGIA DE DATOS
UD5. IDENTIFICACIÓN DE LOS ELEMENTOS CLAVE PARA EL GOBIERNO Y GESTIÓN DE LOS DATOS
DESCRIBIR LAS CARACTERÍSTICAS PRINCIPALES DE LOS DATOS: DISPONIBLES, ENTENDIBLES,
UD6. CONOCIMIENTO Y COMPRENSIÓN DE UNA ORGANIZACIÓN DATA DRIVEN. RETOS Y OPORTUNIDADES

MÓDULO IV: BIG DATA Y TRANSFORMACIÓN DIGITAL
UD1. IDENTIFICACIÓN DE LOS DATOS RELEVANTES PARA LA DEFINICIÓN E IMPLANTACIÓN DE LA ESTRATEGIA DIGITAL
DEL NEGOCIO.
UD2. DECISIONES ESTRATÉGICAS.
UD3. MEJORA DE LAS OPERACIONES Y PROCESOS DE LAS EMPRESAS A TRAVÉS DE LA INTERPRETACIÓN Y
CONOCIMIENTO DE LOS DATOS RECOGIDOS.
UD4. DATA MANAGEMENT.
UD5. BUSINESS INTELLIGENCE.
UD6. ARQUITECTURAS BIG DATA.
UD7. VISUALIZACIÓN Y TOMA DE DECISIONES.
UD8. UTILIZACIÓN DE TÉCNICAS Y RECURSOS PARA EL ANÁLISIS DE DATOS.
UD9. BIG DATA & ANALYTICS: DISCIPLINAS CIENTÍFICAS.Ç
UD9. TRANSFORMACIÓN DIGITAL E IOT.
UD10. LIDERAZGO Y GESTIÓN DE PROYECTOS DE DATO.
UD11. PROTECCIÓN DE DATOS.

MÓDULO V: BIG DATA. ANALÍTICA DE DATOS
UD1. CONOCIMIENTO AVANZADO DE LA APLICACIÓN DE LA TECNOLOGÍA BIG DATA
UD2. CAPACIDAD DE ANÁLISIS Y TOMA DE DECISIONES.
UD3. CONOCIMIENTO AVANZADO DE LA TIPOLOGÍA Y CARACTERÍSTICAS DE DIFERENTES BASES DE DATOS.

MÓDULO VI: PROGRAMACIÓN EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATA APLICABLES EN ENTORNOS 5G.
UD1. SEGURIDAD Y TECNOLOGÍA 5G
UD2. LENGUAJES DE DESARROLLO - JAVA.
UD3. PROYECTO DE DESARROLLO BI: ANÁLISIS Y EXPLOTACIÓN DE DATOS
UD4. PROYECTO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATA

MÓDULO VII: HERRAMIENTAS DEL BIG DATA Y GOBIERNO DEL DATO.
UD1. Adquisición de las claves del almacenamiento y procesamiento de la información
UD2. Fundamentos de la información estructurada
UD3. Aproximación a las tecnologías Big Data
UD4. Análisis y visualización de la información
UD5. Conocimiento y comprensión de la funcionalidad de las herramientas SAS Visual Analytics
UD6.Aproximación a la disciplina del gobierno del dato y su importancia en la toma de decisiones

MÓDULO VIII: BIG DATA PARA INGENIERÍAS
UD1. INTRODUCCIÓN
UD2. BATCH PROCESSING
UD3. CIENCIA DE DATOS
UD4. DESARROLLO PARA SPARK Y HADOOP
UD5. ANÁLISIS DE DATOS